考虑人为因素的基于隐马尔科夫的设备强迫停运率模型
为研究人为因素对电力系统可靠性的影响,提出了一种考虑人为因素的基于隐马尔科夫(HMM)的设备强迫停运率模型及其人为因素判别模型.通过分析人为因素与设备修复的关系,将人因场景分为三种情况,对传统的设备修复模型进行优化.进而根据HMM模型的特点,建立HMM设备强迫停运模型.运用前向算法,建立人为因素判别模型.通过实际算例验证了所提出的强迫停运率模型的适用性和人因判别模型的正确性.判别设备强迫停运情况下的人为因素,有针对性的采取措施,减少设备强迫停运时间,提高电力系统可靠性.
设备强迫停运率、隐马尔科夫、人为因素、修复率、人因判别
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陕西省教育厅专项科研基金项目资助16JK2174;校级科研基金项目资助2017KY1222
2018-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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